| 1 绪论 | 第1-12页 |
| ·研究背景及意义 | 第7-8页 |
| ·图像分割现状及存在问题 | 第8页 |
| ·模糊C 均值聚类算法应用于图像分割中的发展现状 | 第8-10页 |
| ·遗传算法应用于图像分割中的发展现状 | 第10页 |
| ·论文结构 | 第10-12页 |
| 2 模糊C 均值聚类算法研究 | 第12-18页 |
| ·模糊C 均值聚类算法的提出 | 第12-13页 |
| ·传统FCM 算法应用于图像分割中存在的问题 | 第13-16页 |
| ·FCM 算法的软件实现 | 第16-18页 |
| 3 基于截集FCM 算法灰度图像分割方法研究 | 第18-27页 |
| ·截集FCM 算法的提出 | 第18-19页 |
| ·分类规律 | 第18-19页 |
| ·模糊集合论中的分解定理 | 第19页 |
| ·截集FCM 算法理论 | 第19-21页 |
| ·聚类中心初始化方法 | 第21页 |
| ·截集FCM 算法应用于灰度图像分割中的实验研究 | 第21-27页 |
| ·传统FCM 算法图像分割实验 | 第22-24页 |
| ·截集FCM 算法图像分割实验 | 第24-26页 |
| ·小结 | 第26-27页 |
| 4 改进截集FCM 算法研究 | 第27-33页 |
| ·加权指数m 的研究 | 第27-28页 |
| ·特征映射 | 第28-29页 |
| ·改进截集FCM 算法灰度图像分割实验研究 | 第29-33页 |
| ·实验方案 | 第29-30页 |
| ·实验结果分析 | 第30-32页 |
| ·算法实验流程框图 | 第32-33页 |
| 5 基于遗传算法改进截集FCM 算法研究 | 第33-45页 |
| ·遗传算法理论 | 第33-39页 |
| ·遗传算法的基本概念 | 第33-34页 |
| ·遗传算法的基本操作 | 第34-38页 |
| ·遗传算法的特点 | 第38-39页 |
| ·遗传算法与截集FCM 算法结合方法研究 | 第39-45页 |
| ·算法分析 | 第40-43页 |
| ·实验结果 | 第43-45页 |
| 6 基于自适应遗传算法改进截集FCM 灰度图像分割研究 | 第45-54页 |
| ·自适应遗传算法 | 第45-46页 |
| ·基于自适应遗传算法改进截集FCM 方法 | 第46-47页 |
| ·图像分割算法评价 | 第47-48页 |
| ·实验结果与性能比较 | 第48-52页 |
| ·实验结果图及分析 | 第48-50页 |
| ·性能比较 | 第50-52页 |
| ·小结 | 第52-54页 |
| 7 结论 | 第54-55页 |
| ·结论 | 第54页 |
| ·展望 | 第54-55页 |
| 致谢 | 第55-56页 |
| 参考文献 | 第56-61页 |
| 攻读硕士学位期间发表论文情况 | 第61-62页 |
| 详细摘要 | 第62-72页 |